matlab最优化程序包括无约束一维极值问题进退法黄金分割法斐波那契法牛顿法基本牛顿法全局牛顿法割线法抛物线法三次插值法可接受搜索法Goidstein法Wolfe.Powell法单纯形搜索法Powell法最速下降法共轭梯度法牛顿法修正牛顿法拟牛顿法信任域法显式最速下降法，Rosen梯度投影法罚函数法外点罚函数法內点罚函数法混合罚函数法乘子法G－N法修正G－N法L－M法线性规划单纯形法修正单纯形法大M法变量有界单纯形法整数规划割平面法分支定界法0-1规划二次规划拉格朗曰法起作用集算法路径跟踪法粒子群优化算法基本粒子群算法带压缩因子的粒子群算法权重改进的粒子群算法线性递减权重法自适应权重法随机权重法变学习因子的粒子群算法同步变化的学习因子异步变化的学习因子二阶粒子群算法二阶振荡粒子群算法

BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前使用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。

matlab编写的最速下降法，十分详细functionx=fsxsteep(f,e,a,b)%fsxsteep函数最速下降法%x=fsxsteep(f,e,a,b)为输出函数f为函数e为允许误差(a,b)为初始点;

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最优化理论基础、线搜索技术、最速下降法和牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法（BFGS、DFP、Broyden族算法）、信任域方法、非线性最小二乘问题（Gauss-Newton、Levenberg-Marquardt）、最优性条件（等式约束问题、不等式约束问题、一般约束问题、鞍点和对偶问题）、罚函数法（外罚函数、内点法、乘子法）、可行方向法（Zoutendijk可行方向法、梯度投影法、简约梯度法）、二次规划（等式约束凸二次规划、一般凸二次规划）序列二次规划（牛顿-拉格朗日法、SQP方法）

最小均方算法（LeastMeanSquare,LMS）是一种简单、应用为广泛的自适应滤波算法，是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，早是由Widrow和Hoff提出来的。
该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时辰”的权系数是通过“上一时辰”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。
这种算法也被称为Widrow-HoffLMS算法，在自适应滤波器中得到广泛应用，其具有原理简单、参数少、收敛速度较快而且易于实现等优点。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。